本文介绍了如何在使用 Pandas 处理包含字符串公式的数据时，从字符串中提取变量并进行计算。针对 "A+x" 这种形式的字符串，提供了一种安全高效的方法，避免使用 eval() 函数，并直接利用 Pandas 的字符串处理能力和类型转换功能，实现数据的快速计算和处理。
在使用 Pandas 处理数据时，我们有时会遇到包含字符串公式的列，例如 "A+2"，其中 A 是 DataFrame 中另一列的值。直接使用字符串进行计算显然是不可能的。本文将介绍一种安全且高效的方法，避免使用 eval() 函数，而是利用 Pandas 的字符串处理能力和类型转换功能来实现计算。
示例场景
假设我们有以下 DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': ['01', '02'], 'A': [5, 8], 'B': ['A+2', 'A+4']})
print(df)输出：
ID A B 0 01 5 A+2 1 02 8 A+4
我们的目标是创建一个新列 'C'，其值为 'A' 列的值加上 'B' 列字符串公式中的数字。
解决方案
以下代码展示了如何实现这一目标：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': ['01', '02'], 'A': [5, 8], 'B': ['A+2', 'A+4']})
# 1. 从 'B' 列中提取数字部分
df['C'] = df['B'].str.split('+').str[1]
# 2. 将 'A' 列和 'C' 列转换为整数类型
df = df.astype({'A': 'int64', 'C': 'int64'})
# 3. 计算 'A' + 'C' 并赋值给 'C' 列
df['C'] = df['A'] + df['C']
print(df)输出：
ID A B C 0 01 5 A+2 7 1 02 8 A+4 12
代码解释
df['C'] = df['B'].str.split('+').str[1]: 这行代码首先使用 str.split('+') 将 'B' 列的字符串按照 "+" 分割成列表。例如，'A+2' 会被分割成 ['A', '2']。 然后，使用 str[1] 提取列表中的第二个元素，即数字部分。
df = df.astype({'A': 'int64', 'C': 'int64'}): 由于从字符串中提取的数字是字符串类型，我们需要将其转换为整数类型才能进行计算。 astype() 函数用于将 DataFrame 的列转换为指定的类型。
df['C'] = df['A'] + df['C']: 最后，我们将 'A' 列和 'C' 列的值相加，并将结果赋值给 'C' 列。
注意事项
- 此方法假设 'B' 列的字符串公式始终为 "A+x" 的形式，其中 x 是一个整数。
- 如果 'B' 列的字符串公式格式不一致，需要根据实际情况调整代码。
- 如果需要处理更复杂的公式，可能需要使用正则表达式或其他字符串处理方法。
- 避免使用 eval() 函数，因为它存在安全风险，并且可能导致代码执行效率降低。
总结
本文提供了一种安全且高效的方法，用于处理 Pandas DataFrame 中包含字符串公式的数据。通过利用 Pandas 的字符串处理能力和类型转换功能，我们可以避免使用 eval() 函数，并实现数据的快速计算和处理。这种方法适用于处理 "A+x" 这种形式的字符串公式，并且可以根据实际情况进行调整和扩展。
